Esta seção faz o download dos dados disponibilizados na plataforma brasil.io. Os dados são compilados em um mesmo arquivo, por município e por unidade federativa, então é necessário separar cada um destes dados em dataframes diferentes.
# Armazenar o nome do diretório atual
wd <- getwd()
# Carregamento de uma biblioteca criada especificamente para esta análise.
source(paste(wd,"BRZcovidFunctionsLib.R",sep = "/"))## Loading required package: ggplot2##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout# Download do arquivo da fonte brasil.io
download.file("https://data.brasil.io/dataset/covid19/caso_full.csv.gz","brazilDataGZ.csv.gz")
# leitura do arquivo csv para criar um dataframe grande com todas as informações por município e UF
BRZ.Covid.Data<-read.csv(gzfile(description = "brazilDataGZ.csv.gz"))
BRZ.Covid.Data$date <- as.Date(BRZ.Covid.Data$date)
# Separação de dados por UF e município
state.data <- BRZ.Covid.Data[BRZ.Covid.Data$place_type == "state",]
city.data <- BRZ.Covid.Data[BRZ.Covid.Data$place_type != "state",]
# Agregar os dados por data para cidades e UFs, e adicionando variáveis calculadas, como taxa de mortalidade e % de cidades com óbitos e casos confirmados.
state.agg.data <- state.agg.func(state.data, city.data)
city.agg.data <- city.agg.func(city.data)A conclusão é a de que todos os estados, até o momento (16/06) apresentam ainda crescimento exponencial de casos da COVID-19.
Aqui são feitas as comparações por UFs. Primeiro, a taxa de casos e óbitos por 100 mil habitantes.
Podemos ver que o RJ apresenta a maior taxa de letalidade dentre as UFs do Brasil, seguido de Pernambuco. O estado do AP apresenta a maior taxa de casos por 100 mil habitantes dentre as UFs, e AM como a maior taxa de óbitos por 100 mil habitantes. Como referência, a mediana para todos os países com mais de 10.000 casos, em 10 de junho, era de 210 casos por 100 mil habitantes, como mostrei neste artigo, ou seja, 20 das 27 UFs já estão acima desta taxa de letalidade.Do lado positivo, podemos ver o PR com o menor número de casos por 100 mil habitantes, e MS com menor número de óbitos por 100 mil habitantes. A menor taxa de letalidade também é registrada no MS.
Podemos ver agora também a porcentagem de municípios com casos e óbitos por COVID-19 confirmados.
Podemos ver que, fora o DF, que conta apenas com um município, os estados AP, RJ, SE e RO têm praticamente todos os municípios com casos de COVID-19, sendo que, destes, RO é o que tem a menor incidência de óbitos, com 51% dos municípios reportando algum óbito. O destaque vai para MG, que a menor incidência de municípios com casos (66,4%) e óbitos por COVID-19 (17,4%).
Agora podemos fazer uma análise por municípios. A nuvem de pontos aqui é bem mais interessante:
Podemos ver aqui que há uma grande dispersão entre os municípios. Uma observação que deve ser feita é a de que as cidades com as maiores taxas de letalidade (os pontos vermelhos escuros no gráfico) são cidades pequenas, sendo que a maior delas possui 23 mil habitantes. Portanto, a alta taxa de letalidade sugere que é fruto de uma pequena incidência total de casos devido a uma população pequena.As duas cidades com menor índice de óbitos por 100 mil habitantes são Sete Lagoas - MG e Ponta Grossa - PR. Ambas são cidades de médio porte, acima de 200 mil habitantes, o que as coloca como cidades que valham a pena ser avaliadas, pois há indícios de que estão conseguindo sucesso para evitar óbitos.
A análise abaixo apresenta os mesmos gráficos, porém, as cores representam a região que os municípios se encontram.
E possível observar que os municípios da região Norte apresentam as maiores incidências de casos e óbitos por 100 mil habitantes, seguido da região Nordeste. Lobo avaixo, as reiões que Sul e Sudeste, e, depois, o Centro-oeste, com uma nuvem de pontos majoritariamente em regiões com menores casos e óbitos.
De maneira geral, estamos ainda no estágio de crescimento da COVID-19 e há ainda muito trabalho para alcançarmos o estágio que os países europeus agora estão começando a apresentar, ou seja, de estabilização e queda da doença. Há algumas cidades que se destacam, mas, nos dados agregados por UFs, podemos ver que estamos de forma geral bem piores que a mediana dos países, com 20 UFs apresentando mais casos por habitantes do que esta mediana.